Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Многомерные случайные события

1. двумерная случайная величина-это: совокупность двух случайных величин, которые принимают значения в результате одного и того же опыта

2.математическое ожидание суммы случайных величин X и Y равно: m_x-m_y

3. математическое ожидание произведения независимых случайных величин X и Y равно: m_xm_y

4. дисперсия компоненты Y двумерной случайной величины (X;Y) равна: µ_0,2(x,y)

5. двумерная плотность распределения f(x,y) принимает значения [0;+∞]

6. n-мерная плотность распределения f(x1,x2,…,xn) принимает значения [0;+∞]

7. для двумерной функции распределения F(x,y) имеет место предельное соотношение: F(x;+∞)=0

8. для двумерной функции распределения F(x,y) имеет место предельное соотношение: F(-∞;y)=0

9. для двумерной функции распределения F(x,y) имеет место предельное соотношение: F(+∞;+∞)=1

10. для двумерной функции распределения F(x,y) имеет место предельное соотношение: F(-∞;-∞)=0

11. при увеличении числа проведённых независимых опытов n среднее арифметическое значений случайной величины Х сходится по вероятности к: M[X]

12. критерий независимости двух дискретныхслучайных величин Х и Y имеет вид: p_ij=p_ip_j,

13. критерий независимости двух непрерывных случайных величин Х и Y имеет вид: f(x.y)=f_x(x) f_y(y),

14. критерий независимости случайных величин Х1,X2,… XN имеет вид: f(x1,x2,…xn)=f₁(x1)f₂(x2)…f_n(xn),

15.Корреляционный момент независимых случайных величин X,Y равен: 0

16. Корреляционный момент случайных величин X,Y принимает значения [-σ_xσ_y; +σ_xσ_y ]

17. Корреляционный момент K[XX] равен: D[X]

18. Корреляционный момент Kii величины Xi и величины Xi равен: D[Xi]

19. Корреляционный момент двумерной случайной величины (X,Y) равен: μ_1,1(x,y)

20. Коэффициент корреляции R[XY] случайных величин X и Y=2X-4 равен: 1

21. Вероятность попадания значения двумерной случайной величины (X,Y) в прямоугольную область равна:

22. Дисперсия произведения независимых случайных величин X и Y равна: D_xD_y=m_x²D_y+ m_y²D_x

23. Функцию распределения F(xi) любой из компонент Xi? Входящих в n- мерную случайную величину (X1,X2,X3….Xn) можно получить, если положить все остальные аргументы F(x1,x2,…xn)равными: +∞

24. Переход от двумерной функции распределения F(x,y) к одномерной функции распределения F(x) имеет вид: F(x)= F(x,+ ∞)

25. Переход от двумерной функции распределения F(x,y) к одномерной функции распределения F(y) имеет вид: F(y)= F(+ ∞,y)

26. Переход от двумерной плотности распределения f(x,y) к условной плотности распределения f(x/y) имеет вид: f(x/y)= f(x,y)/f_y(y)

27. Переход от двумерной плотности распределения f(x,y) к условной плотности распределения f(y/x) имеет вид: f(y/x)= f(x,y)/f_x(x)

28. Переход от матрицы распределения двумерной случайной величины (X,Y) к ряду распределения вероятностей составляющей X имеет вид: , i= 1,…n

29. Переход от матрицы распределения двумерной случайной величины (X,Y) к ряду распределения вероятностей составляющей Y имеет вид:: , j= 1,…m

3 0. Переход от двумерной плотности распределения f(x,y) к одномерной плотности распределения f(x) имеет вид:

31. Переход от двумерной плотности распределения f(x,y) к одномерной плотности распределения f(y) имеет вид:

32. Переход от двумерной плотности распределения f(x,y) к двумерной функции распределения F(X,Y) имеет вид:

33. Переход от n-мерной плотности распределения f(x1,x2,…xn) к одномерной плотности распределения f(xk) имеет вид:

34. Регрессия Y на x (условное математическое ожидание M[Y/x]) представляет собой: функцию от x

35. Случайные величины X1,X2 имеют следующие числовые характеристики: m1=-1, m2=2,D1=3, D2=4, K12=-2. Математическое ожидание величины Y=4-X1*X2 равно 0